【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及基于交互验证和增强学习的对抗性评估方法及装置。
技术介绍
1、目前，传统评估方法一般只能就某些特征或某些方法对鉴伪模型进行针对性的评估，难以全面的细致的评估鉴伪模型的能力。而且评估方法的好坏受到伪造样本的限制，这造成了现有方式方法评估域单一的缺点。
2、其次，评估准备过程中需要合理详细的设计评估计划，针对不同的鉴别模型往往不能沿用同一套方案。这极大的造成了人力成本的浪费。同时为了能使评估尽可能全面，需要事先耗费大量计算成本来训练伪造模型并生成伪造样本。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于交互验证和增强学习的对抗性评估方法及装置，以解决传统评估方法受到伪造样本的限制，使得评估域单一以及耗费大量时间的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种基于交互验证和增强学习的对抗性评估方法，该方法包括：获取音频信息；基于预先训练好的多类别融合的离散式生成语音大模型对音频信息进行处理，得到至少一种类别的第一目标音频信息；其中，预先训...
【技术保护点】
1.一种基于交互验证和增强学习的对抗性评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于交互验证和增强学习的对抗性评估方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于交互验证和增强学习的对抗性评估方法，其特征在于，确定预先训练好的多类别融合的离散式生成语音大模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于交互验证和增强学习的对抗性评估方法，其特征在于，所述训练样本包括：文本信息以及声学信息；所述第一模型包括：音频解码器、音频编码器、音素转换模型以及转换器块；其中，所述基于所述训练样本对第一模型进行训练，得到
【技术特征摘要】
1.一种基于交互验证和增强学习的对抗性评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于交互验证和增强学习的对抗性评估方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于交互验证和增强学习的对抗性评估方法，其特征在于，确定预先训练好的多类别融合的离散式生成语音大模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于交互验证和增强学习的对抗性评估方法，其特征在于，所述训练样本包括：文本信息以及声学信息；所述第一模型包括：音频解码器、音频编码器、音素转换模型以及转换器块；其中，所述基于所述训练样本对第一模型进行训练，得到第二模型，包括：
5.根据权利要求3所述的基于交互验证和增强学习的对抗性评估方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1-5任一项...
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